Как всё устроено
Об интервью
Аналитики-разработчики в Яндексе проходят три ключевых блока интервью: знакомство с рекрутером, технические секции и финальные встречи.
Знакомство с командами
Трек технических секций в большинстве команд универсальный, чтобы вы могли продемонстрировать свои способности и претендовать на финальные встречи с разными командами Яндекса. Так вы сможете выбрать самую интересную вам вакансию.
~ 1 месяц
Длительность всех собеседований
до 60 минут
длительность каждого интервью
Zoom или Телемост
Код пишем в онлайн-редакторе Яндекс Интервью
Этапы собеседований
Знакомство с рекрутером
- Мы познакомимся с вами, обсудим опыт и стек технологий.
- Узнаем о ваших интересах.
- Расскажем о роли и процессе найма.
1–3 технические встречи с командой
- Знакомство с представителями команд.
- Решение технических задач (аналитических или логических, на знание матстата и ML).
- Написание кода.
- Изредка (например, для руководящей позиции) могут потребоваться дополнительные встречи. Рекрутер сообщит вам об этом.
Трек технических встреч зависит от вашего направления аналитики. Чаще всего мы собеседуем по следующему треку:
Общая аналитическая встреча
- Потренируйтесь в написании кода на Python во фреймворке Jupyter Notebook.
- IPython и Jupyter Notebook
- Яндекс Coderun
- optimization.ipynb
- Создайте аккаунт на ya.ru и авторизуйтесь.
- Приготовьтесь к демонстрации экрана в Zoom.
- Интервьюер отправит ссылку на проект задачи в Yandex Cloud
- Вы будете работать онлайн во фреймворке Jupyter Notebook.
- Как вы умеете работать с данными и получать на их основе требуемые величины
- Как вы умеете проверять валидность данных и методы их подготовки
- Как вы умеете формализовать продуктовые требования в форме показателей и их изменений
- Как вы умеете генерировать гипотезы на основе полученных и обработанных данных.
Аналитическая секция по вашему направлению
Предложим задачи двух направлений:
-
ML. Спросим о принципах машинного обучения и основных подходах к нему, проверим умение формулировать задачи, создавать и отбирать факторы, формировать обучающие и тестовые выборки, оценивать качество обученных классификаторов и по возможности их улучшать.
-
Аналитика. Проверим ваши знания технического устройства веб-сайтов, основных метрик, способов монетизации веб-контента. Могут встретиться задачи на знание статистики и теории вероятностей, вопросы по проверке гипотез (А/B-тесты и другие способы измерений).
Вас ждут
- Вопросы по ключевым бизнес-метрикам (MAU, DAU, LTV и др.), их соотношению между собой и с данными о потребителях.
- Проверка умения строить дашборды и принимать решения на основе полученных данных.
- Задачи на логику и общее понимание бизнеса или продукта.
Предложим задачи двух направлений
-
Аналитика. Проверим ваши знания технического устройства веб-сайтов, основных метрик, способов монетизации веб-контента. Могут встретиться задачи на знание статистики и теории вероятностей, вопросы по проверке гипотез (А/B-тесты и другие способы измерений). На собеседовании мы наверняка попросим придумать метрику для конкретного кейса.
-
Теория вероятностей и математическая статистика. Вы должны хорошо понимать основные понятия теории вероятностей (случайная величина, распределение), знать математические критерии проверки статистических гипотез, уметь оценивать доверительные интервалы.
Предложим задачи двух направлений
-
Аналитика. Проверим ваши знания технического устройства веб-сайтов, основных метрик, способов монетизации веб-контента. Могут встретиться задачи на знание статистики и теории вероятностей.
-
Базы данных. Предложим написать стандартные SQL-запросы (select, join). Можем поговорить про оконные функции, оптимизацию запросов и индексы.
- Потренируйтесь решать Парадокс Монти Холла, задачи по матстату и терверу из ШАД;
- Почитайте книги: В. Савельев «Статистика и котики», Л. Н. Фадеева, А. В. Лебедев «Теория вероятностей и математическая статистика», М. Б. Лагутин «Наглядная математическая статистика».
Алгоритмы и структуры данных
Секция продлится 1 час. Этап для аналитиков, которым не обойтись без написания кода на Python в процессе работы.
Мы предложим решить одну алгоритмическую задачу за 30 минут в среде разработки Яндекс Код без компилятора и подсказок.
Алгоритмы, которые чаще всего встречаются в задачах:
- сортировка (например, bubble sort или quicksort);
- разворот одно — или двусвязного списка;
- разворот строки;
- обход дерева.
- Готовьтесь: от этого напрямую зависит результат.
- Пишите читаемый код без ошибок. Не усложняйте его.
- Приготовьтесь решать несложные задачи в уме, без запуска кода в консоли.
- Не отдавайте решение, пока не уверены, что оно работает.
- Помните о краевых случаях. Напишите тест-кейсы и проверьте их.
- Формулируйте решение вслух
- «Как решать алгоритмические секции. Ч.1»
- «Как решать алгоритмические секции. Ч.2»
- CodeRun задачи уровня легкий и средний помогут подготовиться ко встречам с командами.
- Видеолекции курса «Алгоритмы и структуры данных»
Алгоритмическая секция
- Оценка знаний языка программирования и понимания основных алгоритмов и структур данных.
- Секцию проходят не все кандидаты. Предстоит ли она вам, узнаете от рекрутера вакансии во время знакомства.
Финальные встречи
- Рассказ представителей команд о том, как устроена работа в подразделении и команде, какие возможности вас ждут.
- Ответы на ваши вопросы.
Презентация офера
- Приглашение в одну из команд, которая заинтересовала вас больше других.
- Рассказ об условиях работы и карьерных возможностях.
